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正版新书]详解FPGA:人工智能时代的驱动引擎石侃9787302576020
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章延续摩尔定律——FPGA的架构革新
1.1什么是FPGA
1.2从无到有,从小到大,从大到强——FPGA发展的
三个阶段
1.2.1发明阶段:历史的必然
1.2.2扩张阶段:设计自动化的兴起
1.2.3累积阶段:复杂片上系统的形成
1.3超越维度的限制——3DFPGA
1.3.1赛灵思堆叠硅片互联(SSI)技术
1.3.2SSI技术的主要缺点
1.3.3SSI技术小结
1.3.4英特尔EMIB技术
1.3.5基于EMIB技术的异构FPGA的潜在问题
1.3.6EMIB技术小结
1.4突破集成度的边界——从FPGA到ACAP
1.4.1ACAP概述
1.4.2芯片架构:在传统中变革
1.4.3CLB微结构:翻天覆地
1.4.4第四代SSI技术:3DFPGA的进一步优化
1.4.5片上网络:高带宽数据传输的全新利器
1.5灵活与敏捷共存——英特尔AgilexFPGA
1.5.1英特尔10nm工艺能否后发制人
1.5.2全新的芯片布局与微架构优化
1.5.3CXL:CPU与FPGA互连的终极方案
1.5.4可变精度DSP:全力支持AI应用
1.5.5增强版HyperFlex架构
1.5.6oneAPI:英特尔的雄心
1.6本章小结
第2章拥抱大数据洪流——云中的FPGA
2.1个吃螃蟹的人——微软Catapult项目
2.1.1Catapult项目的产生背景
2.1.2在数据中心里部署硬件加速单元的考虑因素
2.1.3几类硬件加速模块的对比
2.1.4Catapult项目的三个阶段
2.1.5微软Catapult项目小结
2.2FPGA即服务(FPGAasaService)
2.2.1亚马逊AWSF1实例:FPGA云服务的首次尝试
2.2.2AWSFPGA云服务的技术概述
2.2.3其他公有云提供商的FPGA加速服务
2.3下一代电信网络:SDN、NFV与FPGA
2.3.1网络功能虚拟化(NFV)与软件定义网络(SDN)的意义
2.3.2使用FPGA加速虚拟网络功能的实现
2.4系统级解决方案:FPGA加速卡
2.4.1FPGA应用方案的转型
2.4.2英特尔的FPGA加速卡布局
2.4.3赛灵思的FPGA加速卡布局
2.4.4第三方FPGA加速卡
2.5虚拟与现实之间——FPGA虚拟化
2.5.1为什么要进行FPGA虚拟化
2.5.2FPGA虚拟化的主要目标
2.5.3FPGA虚拟化的层次划分
2.5.4常见的FPGA虚拟化实现方法
2.5.5FPGA虚拟化的未来研究方向
2.6本章小结
第3章FPGA在人工智能时代的独特优势
3.1实时AI处理:微软脑波项目
3.1.1FPGA资源池化的主要优点
3.1.2脑波项目系统架构
3.1.3脑波项目的性能分析
3.2AI加速引擎:FPGA与深度神经网络的近似算法
3.2.1使用低精度定点数代替浮点数
3.2.2网络剪枝
3.2.3深度压缩
3.3下一个BigThing:FPGA公司在AI时代的布局
3.3.1赛灵思
3.3.2英特尔
3.3.3Achronix
3.4路在何方:FPGA在AI时代未来的发展方向
3.5本章小结
第4章更简单也更复杂——FPGA开发的新方法
4.1难上加难:现代FPGA开发的痛点
4.2让软件工程师开发FPGA——高层次综合
4.2.1FPGA高层次综合的前世今生
4.2.2高层次综合的主要工作原理:
以AutoPilot为例
4.2.3高层次综合工具常用的优化方法
4.2.4高层次综合的发展前景
4.3商业级开源开发工具:赛灵思Vitis
4.4一个晶体管也不能少:英特尔oneAPI
4.5本章小结
第5章站在巨人的肩上——FPGA发展的新趋势
5.1百花齐放、百家争鸣:FPGA学术研究概况
5.1.1多伦多大学
5.1.2加州大学洛杉矶分校(UCLA)
5.1.3帝国理工学院
5.1.4清华大学
5.1.5FPGA领域的主要学术会议
5.2FPGA20年最有影响力的25项研究成果
5.2.1FPGA系统架构篇
5.2.2FPGA微架构篇
5.2.3FPGA布局布线算法篇
5.2.4其他EDA/CAD算法篇
5.2.5FPGA应用篇
5.3这是最好的时代——FPGA未来的发展方向
5.4本章小结
凡是关心FPGA和集成电路及大数据处理技术的朋友,都可以通过阅读或浏览本书收获丰富的近期新的FPGA相关知识。
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